SPN-4+KN5
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories
- Tipo di organizzazione
- Academia,Government
- Paese
- Singapore
- Pubblicato
- 14 September 2014
- Autori
- W. Cheng, Stanley Kok, Hoai Vu Pham, Hai Leong Chieu, K. M. A. Chai
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 5M
- Dati di addestramento
- 929,000 tokens
Estimate from table 2 of https://arxiv.org/abs/1609.07843 The authors of the linked paper draw on estimates from table 3 of https://arxiv.org/pdf/1508.06615.pdf
seems like the authors use a non-standard split for the dataset "We performed our experiments on the commonly used Penn Treebank corpus [15], and adhered to the experimental setup used in previous work [6, 9]. We used sections 0-20, sections 21-22, and sections 23-24 respectively as training, validation and test sets" apparently the most common split is "In the most common split of this corpus, sections from 0 to 18 are used for training (38 219 sentences, 912 344 tokens), sections from 19 to …
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 4.4 × 10¹⁶ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
40h, 1 GPU, 1028e9 Peak FLOP/s, 30% 1028000000000 FLOP/s/GPU * 1GPU * 40 hours * 3600 s/hour * 0.3 [assumed utilization] = 4.44096e+16 FLOP
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA Tesla C2075
- Chip utilizzati
- 1
- Tempo di parete
- 40 hours
- Consumo energetico
- 290 W
""e stopped training our SPN when its performance on the validation set stops improving at two consecutive evaluation points, or when it has run for 40 hours, whichever occurred first. (It turned out that both SPN-3 and SPN-4 ran for the maximum of 40 hours.) We parallelized our SPN code2 to run on a GPU, and ran our experiments on a machine with a 2.4 GHz CPU and an NVIDIA Tesla C2075 GPU (448 CUDA cores, 5GB of device memory)."
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Open (non-commercial)
code, no license specified: https://github.com/stakok/lmspn/tree/master/SPNLM training code: https://github.com/stakok/lmspn/blob/master/SPNLM/README.doc
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 102
- Dati di benchmark
- SPN-4+KN5
"Our empirical comparisons with six previous language models indicate that our SPN has superior performance"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Language modeling with sum-product networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
SPN-4+KN5 è stato pubblicato da Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories, nel paese registrato come Singapore, durante September 2014. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Government.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.4 × 10¹⁶ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla C2075. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 929,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Risposte
SPN-4+KN5 — domande comuni
SPN-4+KN5— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 5M. Estimate from table 2 of https://arxiv.org/abs/1609.07843 The authors of the linked paper draw on estimates from table 3 of https://arxiv.org/pdf/1508.06615.pdf. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
SPN-4+KN5— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Singapore University of Technology & Design,DSO National Laboratories, basato su Singapore, un'organizzazione categorizzata come academia,Government.
SPN-4+KN5— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2014. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
SPN-4+KN5— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
SPN-4+KN5— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.4 × 10¹⁶ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla C2075. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
SPN-4+KN5— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
SPN-4+KN5— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.